买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东电网有限责任公司湛江供电局申请的专利一种脑电信号的频域特征提取优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119745397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411929419.5，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种脑电信号的频域特征提取优化方法及系统是由黎艺苗;陈学台;钟前辉;柯明东;陈浩;谢定兵;黄观荣;梁广;黄必众;李钦设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑电信号的频域特征提取优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种脑电信号的频域特征提取优化方法及系统，涉及生物医学信号处理技术领域，包括：获取时域信号；采用自适应噪声滤波算法，对采集到的时域信号进行去除噪声处理，得到处理后的时域信号；将处理后的时域信号通过频域转换算法进行频谱分析，生成频域信号；将频域信号依据不同频率范围划分频段，得到多个频段的分解信号；从分解信号中提取频域特征，将提取的频域特征进行汇总生成初始特征集；应用降维技术对初始特征集进行降维处理，得到优化后的特征集；使用适用于分类任务的机器学习模型对优化后的特征集进行分类，得到分类后的特征集。该方法解决了现有技术中目前的脑电信号的处理效率较差，影响脑电信号的实际应用的问题。

本发明授权一种脑电信号的频域特征提取优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号的频域特征提取优化方法，其特征在于，包括： 获取时域信号，其中，所述时域信号为通过电极设备采集脑电信号，记录至少一个皮层位置的电位变化，得到的包含时域脑电数据及干扰的原始信号； 采用自适应噪声滤波算法，对采集到的所述时域信号进行去除噪声处理，得到处理后的时域信号； 将所述处理后的时域信号通过频域转换算法进行频谱分析，生成频域信号；其中，对经过噪声处理后的时域信号按窗口长度L2进行分段，每段信号之间设置M%的重叠；对每段信号施加凯泽窗函数，并使用快速傅里叶变换将时域信号转换为初始频域信号，提取所述初始频域信号中的频率成分、振幅和相位信息，得到频谱结果；对相邻分段的所述初始频域信号的所述频谱结果进行加权处理，累积每段信号的所述频谱结果，生成所述频域信号； 将所述频域信号依据不同频率范围划分频段，得到多个频段的分解信号；其中，通过功率谱密度分析提取频率能量特征，计算每个频率点的功率谱密度值，形成各频段的频谱能量分布，其中，划分的频段包括Delta、Theta、Alpha、Beta和Gamma频段中的一个或者多个；应用多分辨率分析技术，分解各频段中的频率成分，提取出不同尺度的频率细节信息，对每个频段的所述频域信号进行频谱能量分布加权平滑处理，生成包含多分辨率分析和功率谱密度特征的各频段的所述分解信号； 从所述分解信号中提取频域特征，将提取的所述频域特征进行汇总生成初始特征集；其中，在每个频段内，对各频率点进行振幅和相位的计算，形成频谱分布；根据所述频谱分布，对每个频率点的频谱信息计算微分熵，其中，通过每个频率点的概率密度函数逐点计算微分熵，提取反映信号复杂度的非线性特征；将每个频段内所有频率点的微分熵按索引顺序排列，形成每个频段的微分熵特征矩阵；将每个频段的所述微分熵特征矩阵逐个合并，生成频域的所述初始特征集； 应用降维技术对所述初始特征集进行降维处理，得到优化后的特征集；其中，对所述初始特征集进行主成分分析，计算每个特征的方差值，预设第一阈值T1，保留方差值超过T1的特征，对通过主成分分析筛选出的特征进行特征贡献度计算，预设第二阈值T2，对贡献度超过T2的特征分配权重值，对经过特征权重分配的特征集进行交叉相关性分析，预设第三阈值T3，剔除相关性超过T3的冗余特征，得到优化后的特征集； 使用适用于分类任务的机器学习模型对所述优化后的特征集进行分类，得到分类后的特征集，其中，分类后的特征集用于情绪分析，不同的类别对应不同的情绪。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司湛江供电局，其通讯地址为：524002 广东省湛江市霞山区海滨大道南50号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。